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崗位職責(zé)：
1.負(fù)責(zé)跟蹤AI算法前沿發(fā)展趨勢(shì)，將新的算法模型或者模塊引入公司AI算法庫(kù)。
2.負(fù)責(zé)公司機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)的開(kāi)發(fā)和維護(hù)，結(jié)合工業(yè)項(xiàng)目應(yīng)用效果對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。
3.負(fù)責(zé)視覺(jué)和聲學(xué)領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)算法新技術(shù)的研發(fā)和工程化應(yīng)用落地。
4 .負(fù)責(zé)上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)交辦的其他任務(wù)。

任職要求：
1.擁有計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、電子信息、數(shù)學(xué)等專業(yè)碩士以上學(xué)位，并且碩士研究方向應(yīng)為深度學(xué)習(xí)算法方向。
2.有良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和編程能力，深入理解并掌握C 和Python語(yǔ)言，至少能在一種常見(jiàn)的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境下進(jìn)行C/C 程序開(kāi)發(fā)。
3.熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別等領(lǐng)域的相關(guān)算法(如邏輯回歸、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 決策樹(shù)、貝葉斯，Gradient Boost，KNN，K-Means等)。
4.精通pytorch、tensorflow、mxnet中的至少一種深度學(xué)習(xí)框架。深入理解并掌握深度學(xué)習(xí)技術(shù)的基礎(chǔ)原理，深入理解faster RCNN, SSD, efficientdet, UNet, GAN等經(jīng)典深度學(xué)習(xí)算法的原理和實(shí)現(xiàn)，具備根據(jù)論文獨(dú)立復(fù)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力。
5.熟悉當(dāng)前AI視覺(jué)算法的發(fā)展方向，熟悉Vision Transformer, MAE, NAS等新技術(shù)的原理、實(shí)現(xiàn)方式以及局限性。
6.深入理解各種損失函數(shù)和各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法的原理，可以根據(jù)實(shí)際問(wèn)題對(duì)損失函數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行修改和優(yōu)化。
7.對(duì)opencv、Halcon等視覺(jué)庫(kù)有一定經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
8.熟悉代碼管理規(guī)范，熟練使用git等源代碼管理工具。